Wielkie pieniądze i twarda rzeczywistość: 2025 rokiem weryfikacji dla AI

Pierwsza połowa 2025 roku była kontynuacją entuzjazmu inwestycyjnego, który charakteryzował poprzednie lata w branży sztucznej inteligencji. OpenAI pozyskało 40 miliardów dolarów przy wycenie 300 miliardów, a rywale, tacy jak Anthropic, zamknęli rundy finansowania o wartości 16,5 miliarda dolarów. Nawet nowe, często jeszcze bezproduktowe startupy, jak Safe Superintelligence czy Thinking Machine Labs, z łatwością zabezpieczały miliardowe zalążkowe rundy. Wydawało się, że kapitał płynie nieustannie, napędzany wiarą w nieograniczony potencjał AI.

Infrastrukturalny wyścig zbrojeń

Astronomiczne inwestycje szły w parze z równie imponującymi wydatkami. Meta przeznaczyła blisko 15 miliardów dolarów na przejęcie Alexandra Wanga, prezesa Scale AI, i wydała kolejne miliony na pozyskanie talentów z konkurencyjnych laboratoriów. Najwięksi gracze w branży AI zadeklarowali przeznaczenie blisko 1,3 biliona dolarów na przyszłą infrastrukturę. Powstały projekty takie jak Stargate, warte 500 miliardów dolarów przedsięwzięcie Softbanku, OpenAI i Oracle, mające na celu budowę zaawansowanej infrastruktury AI w USA.

To błędne koło, gdzie pozyskiwany kapitał jest niemal natychmiast inwestowany w chipy, kontrakty chmurowe i energię, jak w przypadku finansowania OpenAI powiązanego z Nvidią, zaczęło jednak budzić obawy. Zacierają się granice między inwestycją a popytem klienta, co nasila spekulacje, że boom AI jest napędzany przez ekonomię cyrkularną, a nie zrównoważone wykorzystanie. Napięcia na sieciach energetycznych, rosnące koszty budowy i zasilania, a także sprzeciw ze strony mieszkańców i polityków, skutecznie spowalniają rozwój niektórych projektów infrastrukturalnych.

Złudne wrażenie postępu

Lata 2023 i 2024 obfitowały w przełomowe premiery modeli AI, z których każdy wzbudzał entuzjazm i obietnice rewolucji. W 2025 roku ten czar prysł. Wprowadzenie GPT-5 przez OpenAI, choć istotne pod względem technicznym, nie wywołało już takiej ekscytacji jak poprzednie wersje. Podobne zjawiska obserwowano w całej branży – ulepszenia modeli językowych stały się bardziej inkrementalne i domenowe niż transformacyjne.

Nawet Gemini 3, który osiągnął czołowe wyniki w benchmarkach, był przełomowy głównie dlatego, że pozwolił Google’owi na wyrównanie szans z OpenAI. Skłoniło to Sama Altmana do wydania słynnego memo „code red” i zintensyfikowania walki OpenAI o utrzymanie dominacji. Ważnym sygnałem było również pojawienie się DeepSeek R1, modelu „rozumowania”, który konkurował z OpenAI o1 w kluczowych testach. Udowodnił, że nowe laboratoria są w stanie szybko dostarczać wiarygodne modele, a ich koszty są znacznie niższe.

Od technologicznych przełomów do modeli biznesowych

W miarę jak różnice między kolejnymi generacjami modeli zmniejszają się, inwestorzy skupiają się coraz bardziej na komercjalizacji technologii. Kluczowe pytanie brzmi: kto potrafi przekształcić AI w produkt, za który ludzie będą chcieli płacić i który zintegrują ze swoją codziennością? Perplexity, startup zajmujący się wyszukiwaniem opartym na AI, rozważał śledzenie aktywności użytkowników w celu sprzedaży spersonalizowanych reklam. OpenAI natomiast, według doniesień, rozważało opłaty sięgające 20 000 dolarów miesięcznie za wyspecjalizowane usługi AI, testując granice gotowości klientów do ponoszenia kosztów.

Walka przeniosła się na dystrybucję. Perplexity, aby utrzymać swoją pozycję, uruchomiło własną przeglądarkę Comet z funkcjami agentowymi i zapłaciło Snapowi 400 milionów dolarów za zasilanie wyszukiwania w ramach Snapchata. OpenAI, kontynuując równoległą strategię, rozszerza ChatGPT poza chatbota, przekształcając go w platformę. Google natomiast opiera się na swojej ugruntowanej pozycji, integrując Gemini z produktami takimi jak Kalendarz Google i budując ekosystem trudny do wyparcia.

Weryfikacja wiarygodności i bezpieczeństwa

Rok 2025 przyniósł sektorowi AI bezprecedensową kontrolę. Ponad 50 pozwów o naruszenie praw autorskich trafiło do sądów, a doniesienia o „psychozie AI” – wyniku wzmacniania urojeń przez chatboty i ich rzekomego przyczyniania się do samobójstw – wywołały wezwania do reform w zakresie zaufania i bezpieczeństwa. Choć niektóre spory o prawa autorskie zostały zakończone, jak ugoda Anthropic z autorami o wartości 1,5 miliarda dolarów, większość pozostaje nierozstrzygnięta. Dyskusja przeniosła się jednak z oporu wobec wykorzystywania treści chronionych prawem autorskim do żądań rekompensat.

Obawy dotyczące zdrowia psychicznego związane z interakcjami z chatbotami AI stały się poważnym problemem zdrowia publicznego. Skutkiem są pozwy sądowe, powszechny niepokój wśród specjalistów zdrowia psychicznego i szybkie reakcje polityczne, takie jak kalifornijska ustawa SB 243 regulująca działanie botów towarzyszących AI. Nawet liderzy branży, w tym Sam Altman, ostrzegli przed nadmierną zależnością emocjonalną od ChatGPT, a wewnętrzne raporty, takie jak ten Anthropic, dokumentujący próbę szantażu inżynierów przez Claude’a Opus 4, podkreślają, że skalowanie bez pełnego zrozumienia tworzonych systemów nie jest już realną strategią.

Co dalej?

Jeśli rok 2025 był czasem, w którym AI zaczęło dorastać i mierzyć się z trudnymi pytaniami, to 2026 będzie rokiem, w którym będzie musiało znaleźć na nie odpowiedzi. Cykl szumu medialnego zaczyna zanikać, a firmy AI będą zmuszone udowodnić swoje modele biznesowe i wykazać realną wartość ekonomiczną. Era obietnic bez pokrycia dobiega końca. To, co nastąpi, będzie albo dowodem zasadności dotychczasowych inwestycji, albo rozliczeniem, które sprawi, że bańka internetowa z 2000 roku będzie wyglądać jak drobne, giełdowe potknięcie Nvidii.